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算法需要多刷题积累经验#xff0c;所以我行文重心在于分析解题思路#xff0c;理论知识部分会相对简略一些
正文
滑动窗口属于双指针#xff0c;这两个指针是同向前行#xff0c;它们所夹的区间就称为“窗口”
啥时候用滑动窗口#xff1f;
题目涉及到“子序列…前言
算法需要多刷题积累经验所以我行文重心在于分析解题思路理论知识部分会相对简略一些
正文
滑动窗口属于双指针这两个指针是同向前行它们所夹的区间就称为“窗口”
啥时候用滑动窗口
题目涉及到“子序列”、“子数组”、“子串”等概念要你求和它们相关的量比如求满足条件的子数组的最大长度在暴力枚举的时候如果发现两个“指针”都是朝同一个方向走的就可以考虑滑动窗口 注滑动窗口可以看作是暴力枚举优化后的结果 如何使用步骤
定义两个“指针”left、right此“指针”不是真正的指针通过移动 right 让元素进窗口进窗口之后进行判断并根据这个判断决定什么时候需要出窗口
2和3需要放在一个循环里面这样才可以让窗口不断往前走
在移动“窗口”的过程我们需要不断更新结果比如求子数组最大长度maxLen那么每次求出一个子数组长度之后我们就要判断是否需要更新maxLen至于是在进窗口后更新结果还是在出窗口后更新这就需要结合具体题目分析 例题
长度最小的子数组
思路
先用暴力枚举看看怎么做我们先固定一个端点left然后让right一直往右走直到[left,right]区间中的元素和大于target此时得到区间长度为right-left1既然已经比target大那接下来就别让right往右走了先让它停下来因为数组中全是正数此时right继续走的话区间中元素总和肯定还是比target大但是此时区间的长度肯定不是最小长度这样就做了无用功所以我们应该让left向前走缩小区间将新区间的元素和与 target 比较若大于 target则记录此时区间长度并让 left 继续向前走反之则让 right 往前走 上面的思路其实就是从暴力枚举逐步过渡到滑动窗口整个过程下来我们不难发现砍掉暴力枚举中那些无用功也就得到滑动窗口的思路了
代码如下
class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int left 0,right 0; //区间为左闭右闭int sum 0; //区间中元素总和int minLen nums.length1; //最小窗口的长度一开始初始化为一个比较大的数不然下面使用取小函数可能没法正确更新minLenfor(;right nums.length;right) {sum nums[right];while(sum target) {minLen Math.min(minLen,right-left1); //更新 minLensum - nums[left];left;}}return minLen nums.length1 ? 0 : minLen;}
}注意用取小函数来更新 minLen可以简化代码相比于使用条件语句判断大小同理可以用取大函数来更新最大值 复杂度分析
时间复杂度ON最坏情况下左右指针都要走完整个数组 比如数组大小为5前四个元素都为1最后一个为10000target为10 空间复杂度O1
